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12月15日,中国首份指标中台市场研究报告正式对外发布。该报告由专注数字化市场的研究咨询机构爱分析联合指标中台代表厂商 Kyligence 共同打造,内容聚焦指标管理和数据分析痛点,全面地梳理了指标中台概念、价值和应用落地方法论,并且通过提供来自银行业、保险业、餐饮业的指标中台最佳落地实践,为企业发掘指标价值、实现指标驱动提供最详实的路径参考。
爱分析首席分析师李喆、Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬、平安租赁数据中台负责人陈鹏出席了线上发布会。三位专家分别对报告进行了深度解读,并分享了指标中台背后的技术思考与落地实践经验。
为了展现市场真实需求与痛点,爱分析与 Kyligence 联合开展了“企业指标管理与数据分析现状”调研,该调研召集银行、保险、制造、零售和消费品等各行业指标管理与数据分析专家的积极参与,为报告提供了充分的、多重视角的一线可信数据。据调研显示,85% 企业认可指标管理对企业实现数据驱动的重要性,并将指标作为日常管理的必备工具。近 70% 企业均认为指标口径不统一、指标问题难追溯等指标质量问题最急迫。另外,指标体系不完善、指标分析平台性能低也是过半企业的共性问题。令人期待的是,针对指标应用的痛点,超过 77% 企业正在积极应对、快速采取行动。
该报告中,以平安银行、某中国领先产险公司为例,介绍了多行业领先指标中台丰富应用场景。平安银行潘多拉指标平台帮助企业管理超过 15000 个指标,数据开发周期缩短到 3-5 天,大数据报表开发人力耗费减少 30%,实现精细化运营。某中国领先产险公司搭建指标中台实现指标的复用和规范化,大幅节约开发资源,解决了数据治理难题。
爱分析首席分析师李喆在深度解读报告时提到:“指标中台与企业管理、业务运营及发展息息相关。在信创趋势下,拥有自主知识产权的指标中台产品将成为企业数据资产的重要载体。随着大型成熟企业和中小发展企业对数字化转型的深入,企业数智化管理意识及数据文化建设将愈加普遍,人人都是分析师时代即将到来。”
据调研显示,“指标质量” “指标体系不完善” “数据分析平台功能及性能待完善”三项占比均超过 60%。Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬提到造成这样混乱局面的主要原因是管理效率的滞后。据 Kyligence 观察,很多企业在建设数据平台初期都会面临“浑水期”。宽表膨胀严重、血缘复杂难以管理、重复建设的 ETL 和计算资源浪费,没有统一的数据语义,对数据没有信任、高额 IT 预算等问题日益严重。在这样的背景下,Kyligence 提出“指标数据库 = 指标体系 + 多维数据库”概念,以多维数据模型为核心、融合预计算和在线计算的多维数据库帮助企业治理宽表病和成本病,以管理统一的指标体系来治愈管理病。
李扬强调,企业构建指标中台需要以终为始,把业务放到第一位。先将指标体系定义好,并以其为核心倒推前期的自动 ETL,自动的数据存取和预处理,从而对指标治理、业务分析与运营管理效果提升更有帮助。
平安租赁数据中台负责人陈鹏也提到之所以使用指标中台,是因为 2020 年底公司沿袭了传统的数据加工方式,经过两年的发展,大宽表越来越多,但是报表上的指标口径却越来越不统一,数据工程师的大量时间耗费在重复地为分析人员、业务人员取数和开发报表上,成为“表哥”、“表姐”、“取数机器”,工作简单重复,整个数据团队成长受到限制,业务团队的用数需求也得不到及时的响应。目前,借助 Kyligence 指标中台技术优势,平安租赁已经构建起全公司级别的指标体系,包含经营画像、全景经营指标、业绩达成情况、重点事件跟踪、指标卡片化、指标自助化、指标红绿灯全貌等功能,覆盖了各个业务条线、部门,使得报表和 BI 的建设也成体系化健康发展。
在当前数字经济时代,企业需要结合现代管理科学理论和数字技术,构建以指标为核心的数智化管理体系。通过指标中台,最低门槛地让平民分析师也能通过数据快速决策。以洞察商机、降本增效、辅助决策、数据治理为核心的指标中台将在企业数字化转型中发挥重要价值,我们也期待指标中台在各行各业更多的落地!
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户,包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。
近日,Kyligence 宣布一站式指标平台产品 Kyligence Zen 正式登陆亚马逊云科技 Marke
本文我们将从一个企业级产品研发经理的角度出发,结合 Kyligence 的实践,探讨影响研发效能最核心的四大因素:技术架构、研发流程、指标体系、数字化工具,希望对大家有所启发。
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